OpenStack 断点调试方法总结(其他 Python 程序同样适用)
断点调试——精选推荐
断点调试断点调试1. 实际需求在开发中，程序员发现⼀个⾮常诡异的错误，怎么看源代码都发现不了这个错误，这时⽼程序员就会温馨提⽰，可以使⽤断点调试，⼀步⼀步的看源码执⾏的过程，从⽽发现错误所在2.断点调试介绍断点调试是指⾃⼰在程序的某⼀⾏设置⼀个断点，调试时，程序运⾏到这⼀⾏就会停住，然后你可以⼀步⼀步的往下调试，调试过程中可以看各个变量当前的值，出错的话，调试到出错的代码⾏即显⽰错误，停下，然后程序可以进⾏分析从⽽找到这个BUG断点调试是程序员必须掌握的重要的技能使⽤断点调试也能帮助我们最终查看C程序代码的执⾏过程，提⾼程序员的⽔平3.断点调试的快捷键f5 开始调试，执⾏到下⼀个断点f11 逐句执⾏代码，会进⼊到函数体中f10 逐过程执⾏（遇到函数，跳出前，会将该函数执⾏完）shift+f5 终⽌调试shift+f11 跳出（跳出某个函数，跳出前，会将该函数执⾏完）4.断点调试应⽤案例看⼀下变量的变化情况void main(){int sum=0;//断点下在这⾥，然后使⽤f10（逐过程执⾏，可以看到各个变量的变化情况）int i=0;for(i=0;i<10;i++){sum+=i;printf("i=%d",i);printf("sum=%d",sum);}printf("退出for循环了");}5.断点调试应⽤案例2看⼀下数组越界的情况，当数组越界后，会输出⼀个为⽌的值void main(){int arr[]={1,2,3,4,5};int i=0;int len=sizeof(arr)/sizeof(int);for(i=0;i<=len;i++){printf("arr[%d]=%d",i,arr[i]);}}6.断点调试应⽤案例3演⽰如果进⼊到调⽤的函数体内，f11(进⼊到函数体)，shift+f11(跳出函数)double cal2(int num1,int num2,char oper){double res=0.0;switch(oper){case '+':res=num1+num2;break;case '-':res=num1-num2;break;case '*':res=num1*num2;break;case '/':res=num1/num2;break;default:printf("你的运算符有误");}return res;}7.断点调试应⽤案例4#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include"myfun.h"void main(){int n1=10;int n2=40;char oper="+";double res=cal2(n1,n2,oper);printf("res=%.2f",res);printf("hello1");printf("hello2");system("pause");}断点调试1. 实际需求在开发中，程序员发现⼀个⾮常诡异的错误，怎么看源代码都发现不了这个错误，这时⽼程序员就会温馨提⽰，可以使⽤断点调试，⼀步⼀步的看源码执⾏的过程，从⽽发现错误所在2.断点调试介绍断点调试是指⾃⼰在程序的某⼀⾏设置⼀个断点，调试时，程序运⾏到这⼀⾏就会停住，然后你可以⼀步⼀步的往下调试，调试过程中可以看各个变量当前的值，出错的话，调试到出错的代码⾏即显⽰错误，停下，然后程序可以进⾏分析从⽽找到这个BUG断点调试是程序员必须掌握的重要的技能使⽤断点调试也能帮助我们最终查看C程序代码的执⾏过程，提⾼程序员的⽔平3.断点调试的快捷键f5 开始调试，执⾏到下⼀个断点f11 逐句执⾏代码，会进⼊到函数体中f10 逐过程执⾏（遇到函数，跳出前，会将该函数执⾏完）shift+f5 终⽌调试shift+f11 跳出（跳出某个函数，跳出前，会将该函数执⾏完）4.断点调试应⽤案例看⼀下变量的变化情况void main(){int sum=0;//断点下在这⾥，然后使⽤f10（逐过程执⾏，可以看到各个变量的变化情况）int i=0;for(i=0;i<10;i++){sum+=i;printf("i=%d",i);printf("sum=%d",sum);}printf("退出for循环了");}5.断点调试应⽤案例2看⼀下数组越界的情况，当数组越界后，会输出⼀个为⽌的值void main(){int arr[]={1,2,3,4,5};int i=0;int len=sizeof(arr)/sizeof(int);for(i=0;i<=len;i++){printf("arr[%d]=%d",i,arr[i]);}}6.断点调试应⽤案例3演⽰如果进⼊到调⽤的函数体内，f11(进⼊到函数体)，shift+f11(跳出函数) double cal2(int num1,int num2,char oper){double res=0.0;switch(oper){case '+':res=num1+num2;break;case '-':res=num1-num2;break;case '*':res=num1*num2;break;case '/':res=num1/num2;break;default:printf("你的运算符有误");}return res;}7.断点调试应⽤案例4#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include"myfun.h"void main(){int n1=10;int n2=40;char oper="+";double res=cal2(n1,n2,oper);printf("res=%.2f",res);printf("hello1");printf("hello2");system("pause");}。
OpenStack故障处理方案
如果运行命令时提示“Command not found”，可以先安装工具后再使用：
Ubuntu ：sudo apt install CentOS ：sudo yum install
第11页
OpenStack故障处理常用工具 - 计算和存储
计算和存储故障处理常用工具
$ lsb_release -a $ uname -a $ df -h $ free -m
Request image Request flavor
第15页
实验时间：OpenStack故障处理常用工具
请登录OpenStack实验环境，练习OpenStack故障处理常用工具。
请将命令都 --help 一次，初步了解每个命令的作用，下节内容会详细介绍用法。
例如tcpdump –help
核心服务
配置文件路径
Nova
/etc/nova/api_paste.ini
/etc/nova/nova.conf
Cinder /etc/cinder/api_paste.ini
/etc/cinder/cinder.conf
Glance Neutron Heat
/etc/glance/glance-api.conf /etc/glance/glance-cache.conf /etc/glance/glance-registry.conf
Neutron service neutron-server status neutron agent-list
service neutron-openvswitch-agent status
Heat
heat service-list
Horizon service apache2 status netstat -nltp | egrep ‘80|443'
python断线重连的几种方法
一、概述Python作为一种流行的编程语言，其在网络编程中应用十分广泛。
然而在网络传输过程中，由于种种原因，连接可能会因为网络波动或其他问题而断开。
实现断线重连成为了很多Python程序员在网络编程中需要解决的问题。
二、使用socket模块进行断线重连1. 通过socket创建连接为了实现断线重连功能，首先需要使用socket模块创建连接。
代码示例如下：```pythonimport socketimport timedef create_connection(ip, port):while True:try:s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect((ip, port))print("连接成功")return sexcept Exception as e:print("连接失败，3秒后重试")time.sleep(3)```2. 断线重连在连接建立之后，需要设置一个断线重连的机制。
代码示例如下：```pythondef reconnect(ip, port):while True:try:if s is None:s = create_connection(ip, port)else:s.close()s = create_connection(ip, port)time.sleep(3)except Exception as e:print("重连失败，3秒后重试")time.sleep(3)```三、使用第三方库进行断线重连除了可以使用socket模块自己实现断线重连功能，还可以借助一些第三方库来简化代码并提高效率。
其中比较常用的库有retrying和tenacity。
1. 使用retrying库进行断线重连retrying库可以帮助我们实现断线重连功能，只需要简单地设置重试的条件和间隔即可。
python断点调试方法
importpdb
a=aaa
pdb.set_trace（）
b=bbb
c=ccc
-》final=a+b+c
printfinal
［EOF］
（Pdb）
［EOF］
（Pdb）n
》/root/epdb1.py（7）？（）
-》printfinal
（Pdb）
退出debug：使用quit或者q可以退出当前的debug，但是quit会以
importpdb
a=aaa
pdb.set_trace（）
b=bbb
c=ccc
final=a+b+c
printfinal
开始调试：直接运行脚本，会停留在pdb.set_trace（）处，选择n+enter
可以执行当前的statement。在第一次按下了n+enter之后可以直接按enter
表示重复执行上一条debug命令。
python断点调试方法
pdb是python自带的一个包，为python程序提供了一种交互的源代码
调试功能，主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代
码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb提供了一些常用的调试命令，
详情见表1。
下面结合具体的实例讲述如何使用pdb进行调试。
清单1.测试代码示例
Fileepdb1.py，line5，in？
c=ccc
Fileepdb1.py，line5，in？
c=ccc
File/usr/lib64/python2.4/bdb.py，line48，intrace_dispatch
returnself.dispatch_line（frame）
python调用openstack api的方法
python调用openstack api的方法Python调用OpenStack API是利用Python编程语言来访问和管理OpenStack云平台的一种方式。
OpenStack是一个开源的云计算平台，它提供了一系列的API供用户使用，通过这些API可以进行虚拟机的创建、网络的配置、存储的管理等操作。
在下面的内容中，将介绍Python调用OpenStack API的方法和一些参考内容。
Python调用OpenStack API的方法主要分为以下几个步骤：1. 安装Python-OpenStack-SDK：Python-OpenStack-SDK是一个用于访问和管理OpenStack的Python库，它提供了一组简单易用的API来与OpenStack进行交互。
可以使用pip命令来安装它，例如：`pip install python-openstacksdk`2. 认证和连接OpenStack：在使用Python-OpenStack-SDK之前，需要进行身份认证，获取访问API所需的令牌。
认证可以使用Keystone服务进行，可以通过用户名和密码或者访问令牌进行认证。
认证成功后，可以使用OpenStack的其他服务API。
3. 创建和配置资源：一旦成功连接到OpenStack，可以使用Python-OpenStack-SDK提供的API来创建和配置各种资源，比如虚拟机、网络、存储等。
对于每种资源，SDK提供了相应的类和方法来实现。
4. 查询和操作资源：除了创建和配置资源，还可以使用Python-OpenStack-SDK来查询和操作已有的资源。
可以根据不同的业务需求，使用相应的API来获取资源的详细信息、修改资源的配置、进行资源的扩容等操作。
5. 错误处理和异常处理：在使用Python-OpenStack-SDK时，可能会遇到一些错误和异常情况。
可以使用try-except语句来捕获这些异常，并进行相应的处理，比如输出错误信息、进行重试等。
openstack实训总结报告
openstack实训总结报告OpenStack实训总结报告【引言】近年来，随着云计算技术的迅猛发展，OpenStack作为一个开源的云计算平台逐渐得到了广泛应用。
为了更好地掌握和运用OpenStack技术，加深对云计算的理解，笔者参加了一次OpenStack实训。
【背景】实训是由一家专业培训机构组织的一周的培训活动。
培训期间，学员们通过实际操作搭建了一个完整的OpenStack云平台，并进行了一系列的测试和实验。
【实训过程】1. 系统准备：在实训开始之前，我们首先采购了一台服务器作为实验平台，并安装了操作系统和所需软件。
同时，我们还下载了OpenStack的最新版本，并准备好了其他所需的依赖软件。
2. 系统初始化：接下来，我们对服务器进行了初始化配置，包括设置网络连接、安装必要的软件包等。
这些步骤为后续的OpenStack部署做好了准备。
3. 网络配置：在服务器初始化完成后，我们开始配置网络环境。
通过配置网络接口、IP地址等实现了服务器与外部网络的连接，为后续的云平台搭建提供了基础。
4. OpenStack部署：在网络配置完成后，我们通过运行相应的部署脚本，开始了OpenStack的安装和部署过程。
在这个过程中，我们需要指定一些配置参数，例如数据库设置、认证服务等。
5. 功能测试：在OpenStack部署完成后，我们进行了一系列的功能测试。
包括创建虚拟机、网络配置、存储管理等。
通过这些测试，我们验证了OpenStack 的基本功能，并掌握了其使用方法和操作技巧。
6. 性能测试：在功能测试完成后，我们还进行了一些性能测试和压力测试。
通过模拟大量用户操作和数据访问，评估了OpenStack的性能和稳定性。
同时，我们还优化了相关配置，提高了系统的性能。
【实训收获】通过这次OpenStack实训，我收获了很多。
首先，我熟悉了OpenStack的基本架构和工作原理，理解了云计算的概念和技术。
其次，我掌握了OpenStack 的安装和配置方法，能够独立搭建一个完整的OpenStack云平台。
断点的使用方法
设置断点F9然后工程-组建-GO开始调试，如果有多个断点，程序会在最早运行到的断点停下来这时有分几种1. step into（F11）：按照代码一步步执行，如果遇到函数调用，会跟进去函数内部如果这个函数是系统函数，会变成汇编指令，按下工具栏的Disassembly 就变成普通代码了或者弹出一个查找资源的对话框，取消，按step out就回到普通界面了2. step over（F10）：越过去，遇到函数会跨过去，除非这是一个自定义函数，而且你在自定义函数体里面下了断点3. step out：跳出当前所在函数，上面已经有了4.Run to cursor(ctrl+F10)：在某一行代码，点一下，右击鼠标，选择Run To Cursor程序就会执行到鼠标的地方，当然，应该符合程序流程的5.break 调试时因各种原因有时会卡住，这时按break一般可以恢复要查看变量的值在下面的watch栏输入变量名既可，如果变量比较大，还可以查看memory（内存）点工具栏的memory，输入变量的地址，可以直接查看内存--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------vc++断点的使用：按F9（设置断点），F5调试，F10单步调试，shift+F5退出调试F10单语句执行，F11单指令执行，Ctrl+F10执行至光标处；F9按行设置/取消断点, Alt+F9可按行，按数据或按消息设置断点；调试时，按Alt+3打开跟踪窗口，Alt+4打开变量窗口，Alt+5打开寄存器窗口，Alt+6打开内存窗口，Alt+7打开堆栈窗口，Alt+8打开汇编指令窗口；1：概述调试是一个程序员最基本的技能，其重要性甚至超过学习一门语言。
不会调试的程序员就意味着他即使会一门语言，却不能编制出任何好的软件。
open stack实训总结
open stack实训总结OpenStack实训总结一、实训目标本次OpenStack实训的目标是掌握OpenStack的安装、配置、管理和应用，了解云计算平台的基本原理和OpenStack的核心组件，提升对云计算技术的理解和实践能力。
二、实训内容在为期一周的实训中，我们主要完成了以下内容：1. OpenStack简介与环境准备：了解OpenStack的发展历程、核心组件及与其他云计算平台的比较。
同时，配置实训环境，包括虚拟化软件、网络设置等。
2. OpenStack安装与配置：按照官方文档的指引，逐步完成Keystone、Glance、Nova等组件的安装与配置。
期间，我们遇到了一些问题，但在团队的合作下，都得到了有效解决。
3. OpenStack管理与实践：学习并实践了如何使用命令行工具和Horizon 界面进行OpenStack的管理，包括用户管理、镜像管理、虚拟机管理等。
4. OpenStack网络配置：深入了解OpenStack的网络架构，完成Neutron组件的安装与配置，实现虚拟机的网络连接。
5. OpenStack高可用性部署：了解OpenStack的高可用性部署方案，如Keepalived、Corosync等，并进行简单的实践。
6. OpenStack应用实践：基于OpenStack平台，完成一个简单的应用实践，如部署一个Web应用或数据库服务等。
三、遇到的问题和解决方案在实训过程中，我们遇到了一些问题，如组件之间的通信问题、网络配置问题等。
针对这些问题，我们查阅了大量资料，并进行了深入的分析和探讨，最终找到了解决方案。
四、实训收获通过本次实训，我深刻认识到云计算平台的强大和复杂性。
在实践过程中，我不仅掌握了OpenStack的安装、配置和管理技能，还了解了云计算的原理和最佳实践。
此外，团队合作能力的提升也是这次实训的一个重要收获。
我们通过相互学习和帮助，共同克服了一个又一个难题。
断点调试
注：只是一个介乎Debug和Release的中间状态，所有的ASSERT、VERIFY都不起作用，函数调用方式已经是真正的调用，而不查表，但是这种状态下QuickWatch、调用队列跟踪功能仍然有效，和Debug版一样。
3、Release和Debug有什么不同
Release版称为发行版，Debug版称为调试版。
②: Ctrl+Shift+F5
6. 关于单步调试
前提条件---à调试阶段
①：Debug--àStep Into (F11)
逐语句。（例如，遇到函数调用时会进入被调函数）
②：Debug--àStep Over (F10)
2．关于断点调试
F9：设置或去除断点。如果当前行未设置断点，按F9可在当前行设置断点，如果当前行已设置断点，按F9则为去除断点设置。
Alt+F9：调出断点设置窗口
在这个窗口里可以设置断点，去除所有已经设置的断点或者单个断点，也可以转到已设置的断点处，通过按钮Edit Code，可以设置需要被计算的表达式，可以设置，监视(Watch)数组或结构体元素的个数，可以在窗口过程函数中设置断点，可以为任何一个想要监视(Watch)的消息(Message)设置一个断点。
①：Debug--àQuickWatch (Shift+F9)
调出QuickWatch对话框，添加要监视查看（watch）的表达式（expression），然后
Add Watch，程序之后就会监视该表达式
②：View--àDebug Windows---àWatch (Alt+3)
在工作区的FileView视图中选中对应的项目，单击右键弹出菜单，选择【Clean(selection only)】菜单即可。
断点调试的基本方法
断点调试的基本方法断点调试是一种常用的程序调试技术，它可以帮助开发人员定位和解决程序中的错误和问题。
通过在代码中设置断点，我们可以让程序在指定位置暂停执行，以便我们可以逐行查看代码的执行情况、变量的值以及程序流程。
本文将介绍断点调试的基本方法，包括设置断点、运行程序、调试控制等方面。
1. 设置断点在开始进行断点调试之前，我们首先需要在代码中设置断点。
通常情况下，我们会选择在可能出现问题或者感兴趣的位置设置断点。
在一个循环中，我们可以选择在每次循环迭代时设置断点，以便查看每次迭代时变量的值。
在大多数集成开发环境（IDE）中，设置断点非常简单。
只需要在代码行号处点击鼠标左键或者使用快捷键（通常是F9），就可以在该位置设置一个断点。
一旦成功设置了一个断点，该行代码前面会出现一个小圆圈标记。
2. 运行程序当我们完成了断点的设置之后，就可以开始运行程序进行调试了。
通常情况下，我们会选择以调试模式启动程序，这样可以让程序遇到断点时暂停执行，以便我们进行调试。
在大多数IDE中，可以通过点击菜单栏上的“调试”或者“Debug”按钮来启动程序的调试模式。
启动调试模式后，程序会按照正常的方式运行，直到遇到第一个断点。
一旦程序遇到断点，它会暂停执行，并且我们可以查看当前代码行的状态和变量的值。
3. 调试控制一旦程序进入了调试模式并且遇到了断点，我们就可以利用调试工具来查看和控制程序的执行。
下面是一些常用的调试控制方法：•单步执行（Step over）：这个功能可以让我们一次执行一行代码，并且不进入函数或方法内部。
如果当前行是一个函数或方法的调用，那么该函数或方法会被整体执行完毕，并且返回结果。
•单步进入（Step into）：这个功能可以让我们进入函数或方法内部，并且逐行执行其中的代码。
如果当前行是一个函数或方法的调用，那么会跳转到该函数或方法内部的第一行。
•单步返回（Step out）：这个功能可以让我们从当前函数或方法内部跳出，并返回到它的调用位置。
pycharm 使用心得-断点调试
pycharm 使用心得（五）断点调试 -电脑资料2019-01-01【运行】和【调试】前的设置，详见前面的文章，helloword，。
1，设置断点在代码前面，行号的后面，鼠标单击，就可以设置断点。
如下：2，调试断点点击那个绿色的甲虫图标（似乎甲虫已经成为debug专用图标了），进行断点调试。
点击后，会运行到第一个断点。
会显示该断点之前的变量信息。
点击Step Over 或者按F8，我们继续往下运行，到下一个断点：补充：断点的其他操作，和功能，大家可以把鼠标移到相应的按钮上，看一下，试试便知。
如下：：这就是PyCharm的断点功能，还是很简单易用的。
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调试技巧（断点调试的各种技巧，让你调试程序更得心应手）
调试技巧（断点调试的各种技巧，让你调试程序更得心应手）断点的源由：INT 是Intel系列CPU的一个指令，可以让程序产生一个中断或者异常。
程序中如果有中断或者异常发生了以后，CPU会中断程序的执行，去一个叫做IDT的部件查找处理这个中断（或者异常）的例程（Handler）。
IDT是操作系统在启动的时候初始化的，至于IDT的细节问题，例如什么是IDT，怎样编写一个IDT的例程，怎样初始化IDT，可以去网上搜索一些资料。
总之，这里我们只要知道，CPU在执行程序指令过程中，碰到INT 3中断程序的执行，CPU然后去IDT表里面找到处理断点的例程入口。
这个例程要做的事情就是：1. 先看看机器里面是不是安装了一个调试器—记住，这一步很重要，之所以重要以后的文章里面会介绍。
2. 如果机器里面没有安装调试器，那么操作系统就会终止程序的执行。
3. 否则操作系统启动调试器，并将调试器附到进程上。
4. 这样，我们才能在调试器里面检查程序内部变量的值。
INT 3 （或者DebugBreak()，或者Debugger.Break()）指令是我们自己在代码里面硬编码进去的，因此我们在Visual Studio里，在相应的代码行里面点一下，出现一个小红球，也就是说Visual Studio 在程序指令集某个地方动态地添加了一个INT 3指令。
现在的问题来了，Visual Studio是如何在程序中正确找到插入INT 3指令的位置的？或者更具体一些，我们在源代码（文本文件）里面设置断点的，Visual Studio需要把代码行翻译成在程序指令集中的位置。
Visual Studio之所以需要做翻译，是因为通常一行C++或者C#代码都会对应好几行汇编指令。
因此，Visual Studio需要一个额外的文件来执行这个翻译过程，这个额外的文件叫做调试符号文件（Symbols），是由编译器生成的。
Visual Studio系列的编译器，不论是C#、还是C++编译器都会生成这个调试符号文件，.pdb 文件。
断点调试：如何有效地查找和修复代码中的错误
断点调试：如何有效地查找和修复代码中的错误断点调试是一种非常有效的方法，用于在代码中查找和修复错误。
它允许程序员在程序执行过程中暂停代码的执行，以便检查变量的值，跟踪程序的执行路径，并找出问题所在。
在本文中，我们将探讨断点调试的原理和使用方法，以及一些常见的调试技巧和最佳实践。
一、断点调试的原理断点调试的原理其实很简单。
当程序员在代码中设置了断点后，程序在执行到该断点时会暂停。
在这个时候，程序员可以检查变量的值、执行路径以及其他相关信息，来找出问题所在。
当问题被定位并修复后，程序员可以继续执行代码，直到下一个断点或程序结束。
二、断点调试的使用方法在大多数集成开发环境（IDE）中，设置断点非常简单。
通常只需要点击代码行的左侧，就可以在那个位置设置一个断点。
一旦断点被设置，程序在执行到该断点时会暂停，允许程序员进行调试操作。
另一种常见的方法是使用条件断点。
通过添加条件，程序员可以指定只有当某个条件满足时，断点才会触发。
这种方法非常有用，特别是当程序员知道某个特定条件可能导致问题时。
在一些情况下，还可以设置“捕获异常”断点。
这种断点会在特定类型的异常被触发时暂停程序的执行，允许程序员检查异常发生的原因，从而找出问题所在。
三、断点调试的常见技巧除了设置普通的断点外，还有一些常见的技巧可以帮助程序员更有效地使用断点进行调试。
首先，条件断点和捕获异常断点是非常有用的。
通过合理地设置条件断点，程序员可以只在特定条件下暂停程序的执行，从而减少不必要的调试操作。
捕获异常断点则可以帮助程序员快速定位特定类型的异常，以便及时修复问题。
其次，程序员还可以使用“禁用断点”和“删除断点”功能来更灵活地管理断点。
在某些情况下，程序员可能希望暂时禁用某个断点，以便快速执行代码并排除其他可能的问题。
一旦问题被定位，断点可以再次启用，以便程序员进行更详细的调试操作。
另外，程序员还可以使用“条件性中断”和“日志输出”等功能来帮助调试。
python断点调试方法
python断点调试方法Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，广泛应用于各个领域。
在开发过程中，我们经常需要调试程序来查找和修复错误。
本文将介绍一些常用的Python断点调试方法，帮助开发者更高效地进行调试工作。
1. 使用print语句调试：print语句是最简单直接的调试方法之一。
通过在代码的关键位置插入print语句，可以输出变量的值或程序执行到该处的状态信息。
这样一来，我们就可以通过观察输出结果来判断程序执行是否符合预期，从而定位错误所在。
2. 使用assert语句调试：assert语句是Python提供的一种用于调试的断言语句。
通过在代码中插入assert语句，并在其后紧跟一个判断条件，可以在程序执行到该处时判断条件是否为真。
如果条件为假，程序将会触发AssertionError异常，我们可以通过捕获该异常来定位错误发生的位置。
3. 使用pdb模块调试：pdb是Python自带的一个调试器模块，提供了一系列用于调试的命令。
我们可以在代码中插入一个特殊的语句来启动pdb调试器，然后使用调试器提供的命令来逐行执行代码、查看变量的值以及跟踪代码执行流程等。
pdb模块的使用方法如下所示：import pdb# 在代码中需要调试的地方插入下面这行语句pdb.set_trace()# 执行代码，程序会在此处暂停，等待用户输入命令4. 使用IDE调试器：常见的Python集成开发环境（IDE）如PyCharm、Visual Studio Code等都提供了强大的调试功能。
我们可以通过设置断点、逐行执行代码、查看变量的值等方式来进行调试。
IDE调试器通常具有更友好的用户界面和更丰富的功能，可以极大地提高调试效率。
5. 使用日志记录调试信息：除了上述的方法，我们还可以使用日志记录来辅助调试。
Python标准库中的logging模块提供了灵活且功能强大的日志记录功能，我们可以在代码中插入日志记录语句，将关键信息输出到日志文件中，从而观察程序的执行情况。
断点管理办法(两篇)
断点管理办法（二）断点管理办法（二）1. 引言在软件开发过程中，断点管理是一项关键的任务。
它在调试代码的过程中起到了至关重要的作用，帮助开发人员快速找出错误并修复它们。
本文将继续探讨断点管理的方法和技巧，以便更有效地进行软件调试。
2. 断点类型在断点管理中，存在多种类型的断点。
常见的断点类型包括：- 行断点：指定在特定源代码行上停下来。
- 条件断点：指定满足特定条件时停止。
- 计数断点：指定当特定代码块被执行特定次数时停止。
- 异常断点：指定当发生特定类型的异常时停止。
- 日志断点：指定在产生特定日志消息时停止。
不同的断点类型适用于不同的调试场景。
选择恰当的断点类型可以大大提高调试的效率。
3. 断点策略- 最小化断点数量：在设置断点时，尽量选择最少的断点数量。
过多的断点可能会导致调试过程的复杂性增加，使得问题难以定位。
- 注释无用断点：当你确定一个断点已经不再需要时，应及时注释或删除它。
保持代码中的无用断点会浪费调试资源，并可能与新的断点产生冲突。
- 分组断点：将相关的断点分组进行管理，可以让调试工作更加有条理。
例如，将与特定功能模块相关的断点放在一起，可以更方便地跟踪和修复问题。
- 恢复断点：在调试过程中，可能会遇到某些断点需要暂时屏蔽或跳过的情况。
恢复断点是一种有效的方法来控制程序的执行流程，使得调试过程更加流畅。
4. 断点调试技巧在使用断点进行调试时，还有一些技巧可以提高效率和准确性：- 使用条件断点：通过设置条件，只在满足特定条件时才停止程序的执行。
这可以帮助快速定位问题并减少不必要的中断。
- 充分利用调试工具：现代化的集成开发环境（IDE）通常提供了强大的调试工具。
在进行断点调试时，利用这些工具的特性，如变量监视、堆栈跟踪等，可以更全面地了解程序运行的状态。
- 批量设置断点：如果需设置大量相似的断点，可以考虑使用批量断点设置功能，减少手动设置断点的工作量。
5. 断点管理工具除了IDE提供的调试工具外，还有一些专门的断点管理工具可以帮助开发人员更好地管理和调试断点。
断点调试：如何有效地查找和修复代码中的错误
断点调试：如何有效地查找和修复代码中的错误断点调试是一种有效的调试方法，用于查找和修复代码中的错误。
通过设置断点，程序的执行将在特定位置暂停，使开发人员能够逐步执行代码并观察变量和状态的变化。
这样，开发人员可以精确定位代码中的错误，并进行必要的修复。
以下是如何有效地使用断点调试的一些建议。
1.确定错误的现象和触发条件：在开始断点调试之前，首先要仔细观察程序的运行情况，并记录下错误的现象和触发条件。
这将有助于识别问题的根本原因并定位调试的起始点。
2.选择合适的开发环境和工具：不同的开发环境和工具提供不同的断点调试功能。
选择一款适合自己的开发环境，并熟悉其断点调试功能，这样可以更加高效地进行调试。
3.设置合适的断点：根据错误的触发条件，选择合适的断点位置。
通常情况下，将断点放在错误所在的代码行之前是一个不错的选择。
这样，当程序执行到断点处时，可以通过观察变量的值和程序的状态来判断问题所在。
4.逐步执行代码：一旦设置了断点，程序将在断点处暂停执行。
此时可以逐步执行代码，并观察程序的行为。
可以使用“单步执行”或“逐过程执行”等功能，让程序在断点处逐条执行代码。
5.观察变量和状态的变化：在断点调试中，开发人员可以观察变量和程序状态的变化情况。
可以查看变量的值、类型和状态，以确定代码中的错误。
如果变量的值不是预期的结果，则说明错误可能发生在断点处之前。
6.使用条件断点：条件断点是一种在满足特定条件时才触发断点的功能。
通过使用条件断点，可以更加准确地定位错误。
可以根据特定条件设置条件断点，当程序满足这些条件时，断点才会触发。
7.添加日志输出：在断点调试中，可以通过添加日志输出语句来帮助定位错误。
可以在关键位置添加日志语句，输出关键变量的值和调试信息。
这样可以在调试过程中更好地了解程序的运行情况。
8.使用调试工具：不同的开发环境和工具提供了各种调试功能，如查看内存、查看堆栈、查看线程等。
在断点调试过程中，可以使用这些工具进行更深入的调试。
OpenStack断点调试方法总结
OpenStack 断点调试方法总结【摘要】断点是调试应用程序最主要的方式之一，本文主要介绍的是针对OpenStack的一些调试方法，这些方法不仅适用于OpenStack，其他Python程序同样适用。
1、断点调试的目的和工具断点是调试应用程序最主要的方式之一，通过设置断点，可以实现单步执行代码，检查变量的值以及跟踪调用栈，甚至修改进程的内存变量值或者运行代码，从而观察修改后的程序行为。
大多数的调试器都是通过ptrace系统调用控制和监视进程状态，通过INT 3软件中断实现断点。
当我们在代码中插入一个断点时，其实就是调试器找到指令位置（编译成机器码后的位置）嵌入一个INT 3指令，进程运行时遇到INT 3指令时，操作系统就会将该进程暂停，并发送一个SIGTRAP信号，此时调试器接收到进程的停止信号，通过ptrace查看进程状态，并通过标准输入输出与用户交互，更多关于断点和调试信息实现原理可以参考国外的一篇文章How debuggers work【1】，这里只需要注意调试器是通过标准输入输出(stdin、stdout)与用户交互的。
目前主流的调试工具如gdb、jdb以及针对Python语言的pdb等。
本文接下来主要介绍的是针对OpenStack的一些调试方法，这些方法不仅适用于OpenStack，其他Python程序同样适用。
2、Python 调试工具介绍Python主要使用pdb工具进行调试，用法也很简单，只要在需要打断点的位置嵌入pdb.set_trace()代码即可。
比如如下Python代码：该代码相当于在say()函数第一行嵌入了一个断点，当代码执行到该函数时，会立即停止，此时可以通过pdb执行各种指令，比如查看代码、查看变量值以及调用栈等，如下：当然你也可以使用ipdb替换pdb，界面更友好，支持语法高亮以及命令自动补全，使用体验类似于ipython，如图2-1：图2-1 ipdb界面或者也可以使用功能更强大的ptpdb工具，支持多屏以及更强大的命令补全，如图2-2：图2-2 ptpdb界面最上面为pdb指令输入框，左下为代码执行位置，右下为当前调用栈。
如何在Python中使用断点调试
如何在Python中使用断点调试实际上没人能一次就写出完美的代码，除了我。
但是世界上只有一个我。
-- 林纳斯·托瓦兹（Linux 之父）既然不是神，写代码自然免不了要修改。
修改代码的过程被称作调试，又叫 debug。
刚接触编程的人，往往对调试代码没有很深的认识，觉得把功能做出来就完事了。
一旦程序运行出现问题，便无从下手。
而实际开发中，调试代码通常要花费比新编写代码更多的时间。
所谓“行百里者半于九十”，这句话放在软件开发上一点不为过。
你以为完成了90% 开发工作的时候，剩下的工作可能还要花费差不多的时间。
因此，选择合理的调试方法和工具，对于开发来说意义重大。
在写Python 代码的时候，我习惯的调试方法很简单，就是在程序里增加输出，以便了解程序的运行路径和变量的值。
以下面这段代码为例：def twice(n):n *= 2return na = input("a:")b = input("b:")if a > 3:b += 4if b > 5:c = a + twice(b)else:c = twice(a) + belse:b -= 2if b < 1:c = a - twice(b)else:c = twice(a) - bprint c即使这样不长的一段代码，如果对于某些输入，最后输出的值和你的预期不一致，想要用肉眼从中看出到底哪里出了问题也并不是一目了然的事情。
于是我会添加一些辅助的代码：def twice(n):n *= 2return na = input("a:")b = input("b:")print "====a,b:", a, bif a > 3:b += 4print "====1 b:", bif b > 5:c = a + twice(b)print "====1 c:", celse:c = twice(a) + bprint "====2 c:", celse:b -= 2print "====2 b:", bif b < 1:c = a - twice(b)print "====3 c:", celse:c = twice(a) - bprint "====4 c:", cprint c运行后的效果：a:2b:4====a,b: 2 4====2 b: 2====4 c: 22通过添加类似的输出内容，就能比较清晰地了解程序的运行状态。
Python调试技巧与常见问题解决方案
Python调试技巧与常见问题解决方案Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，因此备受开发者的喜爱。
然而，就像其他编程语言一样，Python也会遇到各种问题和bug。
在开发过程中，调试是一项必不可少的技能。
本文将介绍一些Python调试技巧和常见问题的解决方案，帮助读者更好地解决问题。
一、使用断点调试断点调试是一种常用的调试技巧，可以让开发者在程序执行到指定位置时暂停，以便观察程序的状态和变量的值。
在Python中，我们可以使用pdb模块来进行断点调试。
通过在代码中插入`import pdb; pdb.set_trace()`语句，程序会在该位置暂停，然后可以逐行执行代码，查看变量值、执行结果等信息。
二、利用日志调试日志是另一种常用的调试技巧，可以在程序运行过程中记录关键信息，帮助开发者找出问题所在。
Python内置的logging模块提供了强大的日志功能。
通过在代码中添加适当的日志语句，可以记录程序的执行流程、变量值、错误信息等，从而更好地理解程序的运行情况。
三、异常处理异常处理是解决Python程序中出现错误的常见方法。
通过捕获异常并处理，可以使程序在出错时不会直接崩溃，而是继续执行下去。
在调试过程中，我们可以使用try-except语句来捕获异常，并在except块中打印出错信息或进行其他处理。
这样可以帮助开发者更好地理解错误的原因，并找出解决方案。
四、使用调试工具除了以上提到的调试技巧，还有一些专门的调试工具可以帮助开发者更高效地解决问题。
例如，PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境，提供了丰富的调试功能，包括断点调试、变量监视、堆栈跟踪等。
通过使用这些调试工具，开发者可以更方便地定位和解决问题。
五、常见问题解决方案1. 语法错误：在Python编程过程中，语法错误是最常见的问题之一。
当程序中存在语法错误时，Python解释器会在运行前报错。
使用断点——精选推荐
使⽤断点若要了解有关 Visual Studio 2017 RC 的最新⽂档，请参阅Visual Studio 2017 RC ⽂档。
也许你会为了查看代码变量的状态或查看调⽤堆栈⽽想要停⽌调试程序执⾏，此时，你可以设置断点。
在开发⼈员的⼯具箱中，它们是最重要的调试技术之⼀。
在源代码中设置函数断点可通过两种⽅法在源代码中设置函数断点：在源代码⽂件的左边距中单击；或将光标放在⼀⾏代码上，然后按 F9 键。
断点显⽰为左边距中的⼀个红点，且该代码⾏也会变⾊：在调试程序中运⾏此代码时，只要命中断点，就会在执⾏该⾏上的代码之前停⽌执⾏。
源代码⾏会变为黄⾊：此时，testInt的值仍为 1。
可以查看应⽤程序的当前状态，包括变量值和调⽤堆栈。
有关调⽤堆栈的详细信息，请参阅如何：使⽤“调⽤堆栈”窗⼝。
可以在任意可执⾏代码⾏上设置断点。
例如，在上⾯的 C# 代码中，可以在变量声明、for循环或for循环内的任何代码上设置断点，但⽆法在命名空间、类声明或⽅法签名上设置断点。
设置其他种类的断点还可以在调⽤堆栈中、在“反汇编”窗⼝中以及在本机 C++ 代码中、在数据条件或内存地址上设置断点。
在调⽤堆栈窗⼝中设置断点可通过在“调⽤堆栈”窗⼝中设置断点来中断调⽤函数返回到的指令或⾏处的执⾏。
有关调⽤堆栈的详细信息，请参阅如何：使⽤“调⽤堆栈”窗⼝。
调试程序必须已停⽌执⾏。
1. 开始调试应⽤程序，并等待执⾏停⽌（例如，在断点处）。
打开“调⽤堆栈”窗⼝（“调试”/“窗⼝”/“调⽤堆栈”，或按“CTRL + ALT + C”）。
2. 右键单击调⽤函数，然后选择“断点”/“插⼊断点”，或使⽤快捷键“F9”即可。
3. 断点符号在调⽤堆栈的左边距中显⽰，位于函数调⽤名称旁边。
在“断点”窗⼝中，调⽤堆栈断点显⽰为具有与函数中下⼀个可执⾏指令对应的内存位置的地址。
调试器在指令处中断执⾏。
若要在执⾏代码期间直观地跟踪断点，请参阅调试时映射调⽤堆栈上的⽅法。
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1、断点调试的目的和工具
断点是调试应用程序最主要的方式之一，通过设置断点，可以实现单步执行代码，检查变量的值以及跟踪调用栈，甚至修改进程的内存变量值或者运行代码，从而观察修改后的程序行为。
大多数的调试器都是通过ptrace系统调用控制和监视进程状态，通过INT 3软件中断实现断点。
当我们在代码中插入一个断点时，其实就是调试器找到指令位置（编译成机器码后的位置）嵌入一个INT 3指令，进程运行时遇到INT 3指令时，操作系统就会将该进程暂停，并发送一个SIGTRAP信号，此时调试器接收到进程的停止信号，通过ptrace查看进程状态，并通过标准输入输出与用户交互，更多关于断点和调试信息实现原理可以参考国外的一篇文章How debuggers work【1】，这里只需要注意调试器是通过标准输入输出(stdin、stdout)与用户交互的。
目前主流的调试工具如gdb、jdb以及针对Python语言的pdb等。
本文接下来主要介绍的是针对OpenStack的一些调试方法，这些方法不仅适用于OpenStack，其他Python程序同样适用。
2、Python 调试工具介绍
Python主要使用pdb工具进行调试，用法也很简单，只要在需要打断点的位置嵌入pdb.set_trace()代码即可。
比如如下Python代码：
该代码相当于在say()函数第一行嵌入了一个断点，当代码执行到该函数时，会立即停止，此时可以通过pdb执行各种指令，比如查看代码、查看变量值以及调用栈等，如下：
当然你也可以使用ipdb替换pdb，界面更友好，支持语法高亮以及命令自动补全，使用体验类似于ipython，如图2-1：
图2-1 ipdb界面
或者也可以使用功能更强大的ptpdb工具，支持多屏以及更强大的命令补全，如图2-2：
图2-2 ptpdb界面
最上面为pdb指令输入框，左下为代码执行位置，右下为当前调用栈。
以上三个工具的pdb指令都是一样的，基本都是pdb工具的包装，详细的使用方法可以查看官方文档【2】或者Google相关资料，这里不对pdb命令进行过多介绍。
3、OpenStack常规调试方法
OpenStack断点调试是学习OpenStack工作流程的最佳方式之一，关于OpenStack源码结构可以参考我之前的一篇文章《如何阅读OpenStack源码》【3】。
我们知道OpenStack是基于Python语言开发的，因此自然可以使用如上介绍的pdb工具进行断点调试。
比如，我想了解OpenStack Nova是如何调用Libvirt Driver创建虚拟机的，只需要在nova/virt/libvirt/driver.py模块的spawn()方法打上断点：
然后停止nova-compute服务，使用命令行手动运行nova-compute:
在另外一个终端使用nova boot命令启动虚拟机，如果有多个计算节点，为了保证能够调度到打了断点的节点，建议把其他计算节点disable掉。
此时nova-compute会在spawn()方法处停止运行，此时可以通过pdb工具查看变量、单步执行等。
对于一些支持多线程多进程的OpenStack服务，为了方便调试，我一般会把verbose选项以及debug设置为False，避免打印太多的干扰信息，并把服务的workers数调成1，防止多个线程断点同时进入导致调试错乱。
比如调试nova-api服务，我会把osapi_compute_workers配置项临时设置为1。
通过如上调试方法，基本可以完成大多数的OpenStack服务调试，但并不能覆盖全部服务，某些OpenStack服务不能直接使用pdb进行调试，比如Keystone、Swift等某些组件，此部分内容将在下一节中进行详细介绍。
4、OpenStack 不能直接使用pdb调试的情况
我们前面提到能够调试的前提是终端能够与进程的stdin、stdout直接交互，对于某些不能交互的情况，则必然不能直接通过pdb进行调试。
主要包括如下几种情况：
4.1 进程关闭了stdin/stdout
cloud-init就是最经典的案例，在cloudinit/cmd/main.py的入口函数main_init()调用了close_stdin()方法关闭stdin，如下：
close_stdin()方法实现如下：
相当于把stdin重定向到/dev/null了。
因此当我们在cloud-init打上断点时，并不会弹出pdb调试页面，而是直接抛出异常。
比如制作镜像时经常出现cloud-init修改密码失败，于是需要断点调试，我们在cloudinit/config/cc_set_passwords.py模块的handle()方法打上断点，结果pdb直接异常退出，从/var/log/cloud-init.log中可以看到如下错误信息：
我们从close_stdin()以及redirect_output方法可以发现，我们可以通过设置_CLOUD_INIT_SAVE_STDIN以及_CLOUD_INIT_SAVE_STDOUT环境变量开放stdin/stdout，从而允许我们进入调试:
capture_stdio()方法，
因此account-server、container-server以及object-server均无法直接使用pdb调试。
4.2 Fork多进程
如果一个进程Fork了子进程，则子进程的stdin、stdout不能直接与终端交互。
最经典的场景就是OpenStack组件使用了cotyledon库而不是oslo_service库实现daemon。
我们知道oslo_service使用eventlet库通过多线程实现并发，而cotyledon则使用了multiprocess库通过多进程实现并发，更多关于cotyledon的介绍可以参考官方文档【4】。
因此使用cotyledon实现的daemon服务不能通过pdb直接进行调试，比如Ceilometer的polling-agent以及Kuryr的kuryr-daemon服务等。
文章《使用pdb调试ceilometer代码》【5】提出通过实现一个新的类ForkedPdb重定向stdin的方法实现子进程调试，这种方法我本人没有尝试过，不知道是否可行。
4.3 运行在Web服务器
最经典的如Keystone服务以及Horizon服务，我们通常会把该服务运行在Apache服务器上，显然这种情况终端没法直接和Keystone的stdin、stdout进行交互，因此不能通过pdb直接调试。
5、如何解决不能使用pdb直接调试的问题
我们前面总结了几种不能使用pdb直接调试的情况，其根本原因就是终端无法和进程的stdin/stdout 交互，因此我们解决的思路就是让终端与进程的stdin/stdout打通。
我们知道stdin以及stdout都是文件流，有没有其他的流呢？显然socket也是一种流。
因此我们可以通过把stdin、stdout重定向到一个socket流中，从而实现远程调试。
定义如下方法，把stdin、stdout重定向到本地的一个TCP socket中，监听地址端口为1234:
当然我们也需要把pdb的stdin、stdout也重定向到该socket中，这样才能与pdb交互，用法如下：
运行该程序后，使用另一个终端通过nc或者telnet连接1234端口即可进行调试，如图5-1：
可见，通过这种方式可以实现远程调试，不过我们不用每次都写那么长一段代码，社区已经有实现了，只需要使用rpdb替换pdb即可进行远程调试，原理与之类似，默认监听的端口为4444。
比如调试Keystone的list_projects()方法:
然后重启httpd服务，重启完毕调用project list API:
如上openstack project list命令会hang住，此时通过nc或者telnet连接本地4444端口进行调试：
可见成功attach了pdb，此时可以像普通pdb一样进行单步调试了。